条件随机场像素建模与深度特征融合的目标区域分割算法

摘要：

针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题, 提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法. 首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息, 得到图像语义级别的全局特征; 然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模, 得到图像的局部细节特征; 最后综合利用图像的局部细节特征和图像的全局特征, 得到目标区域的分割结果. 实验结果表明, 与已有的算法相比, 该算法能够更好地分割出目标的边界区域, 抑制边界区域分割粗糙的问题, 得到较准确的目标分割区域.

关键词：注意力模块、条件随机场、卷积神经网络、目标区域分割

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61379106,61379082,61227802;山东省自然科学基金ZR2013FM036,ZR2015FM011

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1000-1007